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NBA篮球预测:半导体所在异质外延生长新技术方面取得重要进展

2024-04-18

高端芯片制造是我国科技高速发展的瓶颈,而材料外延生长是芯片制造的前端工艺和基础。分子束外延(MBE)凭借其对原子层沉积的精准控制,已成为芯片原子级制造的重要手段之一。然而,在半导体外延制造过程中,芯片材料的异质异构特性以及生长环境的波动使得缺陷难以避免,严重影响了芯片的性能和良率。

历经近半个世纪的发展,MBE在自动控制和原位观测上取得了长足进步,但硬件构造与生长模式依旧沿用传统。MBE生长优化往往依赖于经验的累积和耗时的试错,导致半导体材料生长受限于参数调整的复杂性与人为设定的主观性,性能难以再上新台阶。为了打破这一瓶颈,亟需减少人为主观性对材料生长的影响,实现材料生长的智能化和标准化。智能化,意味着生长参数能够自我优化,提升材料的品质。标准化,则是生长状态与阶段转化的识别方法统一,识别结果不会由于经验误差和设备稳定性等干扰而发生波动。

近日,NBA篮球预测赵超研究员-王占国NBA篮球预测团队在材料生长过程中运用反馈控制来动态调整生长参数,成功实现了基于机器学习和原位反馈控制的III-V族半导体外延。在自组装QDs生长的研究中,他们借助机器学习残差模型,将原位获取的反射式高能电子衍射(RHEED) 表面再构时序视频与原子力显微镜获得的QDs密度信息相互关联,实现了对衬底温度的原位反馈控制与实时优化(图1)。实验结果显示,通过机器学习模型的精准指导,生长参数得到了实时反馈控制,QDs密度实现了跨数量级的调控,在材料生长的智能化方面迈出了坚实的一步(图2)。此外,为了推动半导体制备流程的标准化,该团队又创新性地采用带有上采样插值的视觉变换器模型,研究薄膜沉积前衬底表面氧化物的去除。通过利用RHEED视频作为输入,该模型能够准确识别衬底的脱氧状态,实现衬底自动脱氧并获取脱氧温度点。值得一提的是,该模型不仅在本研究的数据集上适用,还在非数据集内的衬底及其他设备上取得了成功。这表明根据单个MBE设备的数据训练的模型具备在其他设备上实现高精度部署的潜力,展现出该方法的普适性(图3)。相关工作上线arxiv后,法国知名MBE设备商Riber第一时间进行了宣传。

该项研究验证了反馈控制下变参数生长方法的可行性;与传统方法相比,该方法具备原位调整能力与可靠性,能够显著加速材料优化过程,有望成为半导体外延生长的新方式并推动外延设备的升级。该技术将为我国半导体领域解决关键外延材料难题提供方案,成为数字孪生技术助力芯片制造的初步尝试,为实现高端半导体芯片自主制造奠定基础。

上述研究成果分别以“Machine-learning-assisted and real-time-feedback-controlled growth of InAs/GaAs quantum dots”为题发表于《自然-通讯》(Nature Communications);以“Universal Deoxidation of Semiconductor Substrates Assisted by Machine Learning and Real-Time Feedback Control”为题发表于《美国化学学会应用材料与界面》(ACS Applied Materials & Interfaces)。半导体所硕士生沈超和博士生占文康为论文的共同第一作者,赵超研究员为论文的通讯作者。该工作得到了半导体所王占国NBA篮球预测的悉心指导与大力支持,论文合作者还包括半导体所薛春来研究员、魏钟鸣研究员和徐波研究员等。该工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国科学院高层次人才、稳定支持青年团队以及战略先导项目的经费支持。

全文链接:https://doi.org/10.1038/s41467-024-47087-w,https://doi.org/10.1021/acsami.4c01765

图1 基于机器学习的QDs外延生长反馈控制框架


图2 以高密度标签作为生长目标的原位反馈控制QDs生长实验结果

图3 基于机器学习的衬底脱氧数据处理框架



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